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pdf

Función de densidad de probabilidad para la distribución de mezcla gaussiana

Descripción

ejemplo

y = pdf(gm,X) Devuelve la función de densidad de probabilidad (pdf) de la distribución de la mezcla gaussiana, evaluada en los valores en.gmX

Ejemplos

contraer todo

Cree un objeto y calcule sus valores PDF.gmdistribution

Defina los parámetros de distribución (medias y covarianzas) de una distribución de mezcla gaussiana bivariada de dos componentes.

mu = [1 2;-3 -5]; sigma = [1 1]; % shared diagonal covariance matrix

Cree un objeto mediante la función.gmdistributiongmdistribution De forma predeterminada, la función crea una mezcla de proporción igual.

gm = gmdistribution(mu,sigma)
gm =   Gaussian mixture distribution with 2 components in 2 dimensions Component 1: Mixing proportion: 0.500000 Mean:     1     2  Component 2: Mixing proportion: 0.500000 Mean:    -3    -5 

Calcule los valores PDF de.gm

X = [0 0;1 2;3 3;5 3]; pdf(gm,X)
ans = 4×1

    0.0065
    0.0796
    0.0065
    0.0000

Crea un objeto y traza su PDF.gmdistribution

Defina los parámetros de distribución (medias, covarianzas y proporciones de mezcla) de dos componentes de mezcla gaussiana bivariada.

p = [0.4 0.6];               % Mixing proportions      mu = [1 2;-3 -5];            % Means sigma = cat(3,[2 .5],[1 1])  % Covariances 1-by-2-by-2 array
sigma =  sigma(:,:,1) =      2.0000    0.5000   sigma(:,:,2) =       1     1  

La función conmemora las covarianzas a lo largo de la tercera cota de matriz.cat Las matrices de covarianza definidas son matrices diagonales. contiene los elementos diagonales de la matriz de covarianza del componente.sigma(1,:,i)i

Cree un objeto mediante la función.gmdistributiongmdistribution

gm = gmdistribution(mu,sigma)
gm =   Gaussian mixture distribution with 2 components in 2 dimensions Component 1: Mixing proportion: 0.500000 Mean:     1     2  Component 2: Mixing proportion: 0.500000 Mean:    -3    -5 

Trace el PDF de la distribución de la mezcla gaussiana utilizando.fsurf

fsurf(@(x,y)reshape(pdf(gm,[x(:),y(:)]),size(x)),[-10 10])

Argumentos de entrada

contraer todo

Distribución de la mezcla gaussiana, también llamada modelo de mezcla gaussiana (GMM), especificada como un objeto.gmdistribution

Puede crear un objeto mediante o.gmdistributiongmdistributionfitgmdist Utilice la función para crear un objeto especificando los parámetros de distribución.gmdistributiongmdistribution Utilice la función para ajustar un modelo a los datos dados un número fijo de componentes.fitgmdistgmdistribution

Valores en los que evaluar el PDF, especificado como una matriz numérica, donde es el número de observaciones y es el número de variables en cada observación.nmnm

Tipos de datos: single | double

Argumentos de salida

contraer todo

valores PDF de la distribución de la mezcla gaussiana, evaluado en, devuelto como un vector numérico-por-1, donde es el número de observaciones en.gmXnnX

La función calcula los valores PDF utilizando la probabilidad de cada componente dada cada observación y las probabilidades de los componentes.pdf

y(i)=j=1kL(Cj|Oi)P(Cj),

Dónde L(Cj|Oj) es la probabilidad de observación de componente dada, yji P(Cj) es la probabilidad de componente.j La función calcula el término de probabilidad utilizando el pdf normal multivariado del componente de mezcla gaussiana evaluado en observación.pdfji Las probabilidades del componente son las proporciones de mezcla de los componentes de la mezcla, la propiedad de.ComponentProportiongm

Introducido en R2007b